可见，学好数据结构和算法对你跳槽更好的公司或者拿到更高的薪水，是非常重要的。 三、如何准备 了解了数据结构和算法的重要性，那么究竟该用什么样的方法去准备呢？...3.1 全方位了解 在学习和练习之前，你一定要对数据结构和算法做一个全方位的了解，对数据结构和算法的定义、分类做一个全面的理解，如果这部分做的不好，你在做题时将完全不知道你在做什么，从而陷入盲目寻找答案的过程...例如：数组在内存中的位置是连续的，它就属于顺序存储；链表是主动建立数据间的关联关系的，在内存中却不一定是连续的，它属于链式存储；还有顺序和逻辑上都不存在顺序关系，但是你可以通过一定的方式去访问它的哈希表...平衡二叉树：左右子树深度之差大于1 二叉树的最大深度 二叉树的最小深度 平衡二叉树 5.4 数据结构-链表 用一组任意存储的单元来存储线性表的数据元素。一个对象存储着本身的值和下一个元素的地址。...从上到下打印二叉树 单词接龙 员工的重要性 岛屿数量 6.5 深度优先搜索 和广度优先搜索一样，深度优先搜索（ DFS）是用于在树/图中遍历/搜索的一种重要算法。
可见，学好数据结构和算法对你跳槽更好的公司或者拿到更高的薪水，是非常重要的。 三、如何准备 了解了数据结构和算法的重要性，那么究竟该用什么样的方法去准备呢？...3.1 全方位了解 在学习和练习之前，你一定要对数据结构和算法做一个全方位的了解，对数据结构和算法的定义、分类做一个全面的理解，如果这部分做的不好，你在做题时将完全不知道你在做什么，从而陷入盲目寻找答案的过程...例如：数组在内存中的位置是连续的，它就属于顺序存储；链表是主动建立数据间的关联关系的，在内存中却不一定是连续的，它属于链式存储；还有顺序和逻辑上都不存在顺序关系，但是你可以通过一定的方式去放问它的哈希表...平衡二叉树：左右子树深度之差大于1 二叉树的最大深度 二叉树的最小深度 平衡二叉树 5.4 数据结构-链表 用一组任意存储的单元来存储线性表的数据元素。一个对象存储着本身的值和下一个元素的地址。...从上到下打印二叉树 单词接龙 员工的重要性 岛屿数量 6.5 深度优先搜索 和广度优先搜索一样，深度优先搜索（ DFS）是用于在树/图中遍历/搜索的一种重要算法。
利用展开时追加到栈尾，并不断循环处理栈元素的方式非常优雅，而且符合栈的特性。 当然如果题目要求倒序打印，你就可以以 右、中、左 的顺序进行处理。 接下来看看深度优先遍历，典型题目是二叉树的深度。...由于二叉树有多种分支，在遍历前，我们并不知道哪条路线是最深的，所以必须利用递归尝试。 我们可以转换一下思路，用函数式语义方式来理解。...假设我们有了这样一个函数 deep 来求二叉树深度，那么这个函数内容是什么呢？二叉树只可能存在左右子树，所以 deep 必然是左右子树的最大深度的最大值 +1（它自己）。...有一道二叉树的题目，是根据树的深度，按照广度优先遍历打印成二维数组，记录树的深度其实也有巧妙办法，即在栈尾追加元素时，增加一个深度 key，那么访问时自然就可以读到深度值。...但最底层节点可能不满，那怎么办呢？分情况即可，首先，如果一直按照 node.right....right 递归获得右侧节点深度，发现和最大深度相同，那么就是一个满二叉树，直接计算出结果即可。
目录 一、什么是深度学习框架 二、TensorFlow 三、Keras 四、PyTorch 五、Caffe 六、DeepLearning4j 七、比较这些深度学习框架 一、什么是深度学习框架 让我们用一个例子来理解这个概念...所以我们需要去实现这个模型，但是如果你开始从头开始编写CNN，那么获得工作模型将是几天后（甚至是几周），而这就是深度学习框架真正改变了这尴尬的局面。...DeepLearning4j在java中实现，因此与Python相比更高效，它使用称为ND4J的张量库，提供了处理n维数组的能力。这个框架还支持GPU和CPU。...如果您是深度学习的初学者，或者对线性代数和微积分等数学概念缺乏扎实的理解，那么TensorFlow的陡峭学习曲线可能会让人望而生畏。对于刚刚起步的人来说，这方面可能很复杂。...如果您熟悉Python并且没有进行一些高级研究或开发一些特殊类型的神经网络，那么Keras就适合您。它更多的是让你取得成果，而不是陷入模型错综复杂的困境。
根据上面的基础知识我画了一个归总的图（这样我就不需要写文字介绍了，啊哈哈）： ? 树结构特点 ? 还是用自己画的图来说明： ?...然后n个头指针又组成一个线性表，采用顺序存储结构，存放进一个一维数组中。 用孩子表示法表示我们上面的树，结构如下： ? 所以我们的结点结构有二种： 1.表头数组的表头结点： ? ?...孩子兄弟表示法： 任意一棵树，它的结点的第一个孩子如果存在就是唯一的，它的右兄弟如果存在也是唯一的。...print(t) //第三步，递归方式继续调用该方法遍历右孩子 遍历(t.右孩子) } 复制代码 我们发现只要把我们的打印语句放在中间，就是中序遍历了。...那我们单纯看这棵树是看不出来的，我们要先把树按照某个遍历方式的时候，把它用这种链表形式摆列，然后才能知道某个结点的前驱和后继是什么，比如上面的图我们用中序遍历，我们得到的是：HDIBJEAFCG，这时候
为什么要学习递归 我们学习一门技术也好，编程语言也好，首先学习之前我们知道它将能给我们带来什么，能帮助我们解决什么样的问题，这也是激励我们去学习它的动力所在。...如何理解递归 上方我对递归“耍流氓”式的定义并不能让你准确的理解递归是什么，那么我们就来活生生的举个生活中的例子。...这时如果他想知道自己在队队列中的的第几个（前提是前边不再有人插队），用递归思想来解决，我们怎么做呢？...1）第一步：首先判断能不能将问题分解为多个子问题，上边我也分析过了，除了第一个和第二个数据，其他数据是前两个数据之和。那么前两个数据怎么知道呢？同样的解决方式，是他们前两个数之和。...▉ 解决办法 那么遇到这种情况，我们怎么解决呢？ 通常我们设置递归深度，简单的理解就是，如果递归超过我们设置的深度，我们就退出，不再递归下去。
什么问题该用递归，什么问题用递归简洁，什么问题就不能使用递归解决，以及对于特定的问题用递归解决的陷阱，能不能进一步对递归进行二次优化，这些都是今天小鹿分享的内容。...为什么要学习递归 我们学习一门技术也好，编程语言也好，首先学习之前我们知道它将能给我们带来什么，能帮助我们解决什么样的问题，这也是激励我们去学习它的动力所在。...如何理解递归 上方我对递归“耍流氓”式的定义并不能让你准确的理解递归是什么，那么我们就来活生生的举个生活中的例子。...这时如果他想知道自己在队队列中的的第几个（前提是前边不再有人插队），用递归思想来解决，我们怎么做呢？...1）第一步：首先判断能不能将问题分解为多个子问题，上边我也分析过了，除了第一个和第二个数据，其他数据是前两个数据之和。那么前两个数据怎么知道呢？同样的解决方式，是他们前两个数之和。
然后呢.....我们需要知道三个状态： 一个是还未被访问的，也就是我还不知道有这么个顶点，也不知道它的边都去向哪里。 ...另外一个是已经访问过但未被探索过，就是说，我知道有这个顶点，但是我不知道它的边都去向哪里，连接着哪些顶点。 最后一个是访问过并且完全探索过。...也就是我访问过该顶点，也探索过它有哪些边，它的边连接哪些顶点。 ...如果你看到了这里，但是并不觉得自己可以耐心的把下面的代码看完，那么你看到这里就可以 结束所有有关于用js来实现数据结构的内容了。如果你还是想继续往下学习，那么希望你一定可以耐心看完整。...那，这是一个什么东西呢？这是一个有向图，因为边是有方向的，这个图没有环，意味着这是一个无环图。所以这个图可以称之为有向无环图。那么有向无环图可以做什么呢？
也就是获取到数据结构中的所有元素。那么图当然也不例外。这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现图的遍历。 首先，有两种算法可以对图进行遍历：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。...然后呢…..我们需要知道三个状态： 一个是还未被访问的，也就是我还不知道有这么个顶点，也不知道它的边都去向哪里。 ...另外一个是已经访问过但未被探索过，就是说，我知道有这个顶点，但是我不知道它的边都去向哪里，连接着哪些顶点。 最后一个是访问过并且完全探索过。...如果你看到了这里，但是并不觉得自己可以耐心的把下面的代码看完，那么你看到这里就可以 结束所有有关于用js来实现数据结构的内容了。如果你还是想继续往下学习，那么希望你一定可以耐心看完整。...大家先来看张图： 那，这是一个什么东西呢？这是一个有向图，因为边是有方向的，这个图没有环，意味着这是一个无环图。所以这个图可以称之为有向无环图。那么有向无环图可以做什么呢？
二叉树的重点就是每个结点都分为两叉，由左右指针来指向下一级。 刚才提到前序遍历，想必这并不是一个很好理解的部分。什么是前序遍历呢？...通过我的描述可以想象，这是会是段很适合递归的代码，代码如下想象一下。 ?...那么有了前序遍历，我们自然会想，是否有中序和后序呢？确实是有的，而且只需改变一下访问的时机就能实现这两种遍历。 ?...这就是链表二叉树的几个常用的遍历方式了，它的插入，删除，查找这三个常见操作我们以后再说。 说过二叉树的链表实现，细想一下我们可以想，二叉树是不是可以不用链表来实现呢？...下面是代码，这代码采取了直接输入数组的每个元素来实现树然后先序遍历来打印。 ? ?
有哪些方法呢？ 1. 图的广度优先遍历（一石激起千层浪） 什么是广度优先遍历呢？...那我们上面实现的广度优先遍历打印的时候并没有分层打印，所以我们可以给上面的代码优化一下，让它分层打印就行了： 那如何做到分层打印呢？...图的深度优先遍历（一条道走到黑） 那深度优先遍历又是什么呢？ 其实我们之前学的二叉树的前序遍历就是一个深度优先遍历，就是先往深了去走，直到走不通了，再往回回溯。...，然后往回退，再去走其它没有走过的路径去遍历 所以我们还是用递归来搞就很简单嘛（先递推，再回归），DFS一般都是用递归来实现的。...对于连通图，不论是广度优先遍历还是深度优先遍历，我们上面的代码肯定都是没问题的，肯定能遍历完所有的顶点； 但是如果给我们的图是一个非连通的图呢？比如： 这样的。
习题演练——函数篇 1.接收一个无符号整型值，按顺序打印它的每一位： （1）代码编写 这一题我们在函数递归时有讲解过，今天我们尝试着通过函数迭代的方式来解答这一题： #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS...； 函数的迭代； 不知道这些知识点，朋友们你们对它们的掌握情况如何呢？...通过strlen函数的工作流程，我们可以确定我们编写的函数，至少需要有两个功能——1.计算字符的个数，2.遇到\0时停止。如何去实现呢？下我们来思考几个问题： （1）用什么来接收字符串？...； 函数的定义与声明； 函数的递归与迭代； 数组作为函数的参数 不知道各位朋友对函数的这些知识点掌握的怎么样了，接下来我们继续看下一题； 3.求第n个斐波那契数。...接下来随着学习的深入，我会继续给大家分享我在学习过程中的感受。如果各位喜欢博主的内容，还请给博主的文章点个赞支持一下，有需要的朋友也可以收藏起来反复观看哦！感谢各位的翻阅，咱们下一篇见。
我喜欢TensorFlow的原因有两点：它完全是开源的，并且有出色的社区支持。TensorFlow为大多数复杂的深度学习模型预先编写好了代码，比如递归神经网络和卷积神经网络。...如果是，那么可以立即连接到Keras。这是一个开启你的深度学习之旅的完美的框架。 Keras用Python编写，可以在TensorFlow（以及CNTK和Theano）之上运行。...这是你理想的深度学习框架！Deeplearning4j是用Java实现的，因此与Python相比效率更高。它使用称为ND4J的张量库，提供了处理n维数组（也称为张量）的能力。...上面已经讨论了五个最流行的深度学习框架，每一个都独具特性，那么数据科学家会如何做出选择呢。...下载它，打印它，并在下次构建深度学习模型时使用它吧！ ?
这个问题最简单的方法是通过递归实现深度优先搜索。我单单这么说，对搜索算法不够熟悉的同学可能理解不了。没关系，我们一步一步来推导。我们先把原问题放一放，来看一道经典的搜索问题：八皇后问题。...而且如果我们变换一下题目，假设我们一开始不知道皇后的数量，变成n皇后问题，那么我们连写几重循环都不知道。 解决这个问题的方法需要我们人为地将问题的规模缩小，其实我们没有必要去遍历所有的位置。...如果你看过经典的悬疑电影蝴蝶效应的话，那么你一定知道我在说什么。 关于回溯这个概念，我也在之前讲解栈和模拟递归的文章当中提到过，感兴趣的同学可以点击下方的链接查看。...做限制的方法也很简单，本质上来说我们是要限制递归的深度，所以我们可以用一个变量来记录递归的深度，每次往下递归的时候就加上1，如果递归深度达到了我们的要求，就不再往下递归了。...那么中间大小的呢，大概是什么样子的？显然是有升有降，参差不齐的。我们观察一下相邻排列的规律，看看能发现什么。 举个例子，1 2 3的下一个排列是1 3 2，是交换2和3得到的。
举个生活中的例子 比如我们在某窗口排队人太多了，我不知道我排在第几个，那么我就问我前面的人排第几个， 因为知道他排第几我就知道我是第几了。但前面的人也不知道自己排第几那怎么办呢？...我们在这个过程中大家有没有发现一个规律那么就是会 有一个问的过程，问到第一个后有一个回来的过程吧。这就是递（问）加归（回）。 那么这个过程我们是不是可以用一个数学公式来求解呢？...---- 优化方式二： 利用缓存，避免重复计算—> O(n) 既然，递归的代码 易读 ，那肯定是可以用的了，那继续思考下， 该如何又能使用递归，而时间复杂度又没有这么高呢？...如果一个函数中所有递归形式的调用都出现在函数的末尾，我们称这个递归函数是尾递归的。当递归调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时，这个递归调用就是尾递归 ?...该函数的职即 对传入的一个数组排序 。 那么这个问题能不能分解呢？-----------------> 给一个数组排序，不就等于给该数组的两半分别排序，然后合并。
递归有三大要素： 递归函数的参数和返回值 确定哪些参数是递归的过程中需要处理的，那么就在递归函数⾥加上这个参数， 并且还要明确每次递归的返回值是什么进⽽确定递归函数的返回类型。...递归的过程是不断往左边走，当递归终止的时候，就添加节点。现在使用迭代，我们需要自己来用一个数据结构存储节点。 那么用什么数据结构比较合适呢？我们自然而然地想到——栈。...我们在前面已经使用迭代法完成了二叉树的深度优先遍历，现在我们来磕一下广度优先遍历。 在迭代法深度优先遍历里，我们用了栈这种数据结构来存储节点，那么层序遍历这种一层一层遍历的逻辑，适合什么数据结构呢？...那么层序遍历的思路是什么呢？ 使用队列，把每一层的节点存储进去，一层存储结束之后，我们把队列中的节点再取出来，左右孩子节点不为空，我们就把左右孩子节点放进去。...平衡二叉树的定义是一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 。 那么我们思路就有了，用前序遍历的方式去判断一个节点以及节点的左右子树是否平衡。
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